[发明专利]一种X射线焊接接头缺陷分割方法及其分割系统

说明书

本发明公开了一种X射线焊接接头缺陷分割方法及其分割系统。所述方法包括以下步骤：获取焊接接头的X射线图像；在所述X射线图像的目标特征外部设置一个轮廓；对所述轮廓的活动轮廓模型引入梯度力和约束力进行多次迭代轮廓演变，优化梯度力权值k_G和约束力的法向力权值k，得到最优的约束力和梯度力，根据所述最优的约束力和梯度力得到最优的轮廓；最终迭代获得的轮廓即为焊接接头缺陷的分割结果。本发明可以较为准确的提取焊接接头中的缺陷，为焊接接头缺陷的X射线检测提供了有效的辅助，将这种方法运用于焊接接头的自动X射线检测，在检测效率、经济性、客观性等方面具有一定的优越性。

技术领域

本发明涉及一种缺陷分割方法及其分割系统，尤其涉及一种X射线焊接接头缺陷分割方法及其分割系统。

背景技术

焊接接头的缺陷直接影响着焊接产品的寿命，利用X射线对焊接接头进行检测是保证焊接质量的重要手段。目前工业应用的X射线图像分析主要还是人工完成的。在某些情况下以及工作环境下，缺陷鉴定的结果具有一定的主观性。随着成像技术的发展，将放射性图片，采用图像分割技术，实现焊接接头缺陷的完整分割，为焊接接头缺陷自动检测奠定了基础。

焊接接头的X射线图像中焊接接头缺陷的轮廓提取是焊接接头无损检测的重要方面，由于焊接接头中缺陷出现的复杂性，一直未能取得很好的效果。目前较为通用的轮廓曲线提取算法主要是活动轮廓模型。但经典活动轮廓模型对初始轮廓有一定的要求，对凹型边界处理效果不佳，易受噪声干扰等。

发明内容

为避免上述已有技术中存在的不足之处，本发明提供一种X射线焊接接头缺陷分割方法及其分割系统，通过优化活动轮廓模型中梯度力权值和约束力的法向力权值来优化焊接接头缺陷的分割，适合于焊接接头缺陷的射线图像中边界很难提取的情况。

本发明是通过以下技术方案实现的：一种X射线焊接接头缺陷分割方法，其包括以下步骤：

获取焊接接头的X射线图像；

在所述X射线图像的目标特征外部设置一个轮廓；

对所述轮廓的活动轮廓模型引入梯度力和约束力进行多次迭代轮廓演变，最终迭代获得的轮廓即为焊接接头缺陷的分割结果；

其中：优化梯度力权值k_G和约束力的法向力权值k，得到最优的梯度力和约束力，从而得到最优的轮廓；所述活动轮廓模型中梯度力权值k_G和约束力的法向力权值k的优化方法包括以下步骤：

步骤一、将法向力权值k和梯度力权值k_G组合在一起进行二进制编码并作为抗体，编码长度为L；

步骤二、根据二进制编码的0、1特征，随机产生编码长度均为L的r个抗体作为初始抗体种群，从中随机选择m个抗体作为记忆库，r、m均为正整数，且r＞m；

步骤三、计算每个抗体和相应抗原的亲和度，抗原指与相应抗体相对应的能量泛函；

步骤四、按照亲和度的大小降序排列，选出亲和度最高的前m个抗体并更新所述记忆库；

步骤五、判断记忆库的更新次数是否等于预定的次数；如果等于，则将所述记忆库中亲和度最高的抗体作为最优抗体，由此获得最优化的法向力权值k和梯度力权值k_G；否则，进入步骤六；

步骤六、利用给定的交叉概率P_c，使所述记忆库中亲和度最高的抗体同所述记忆库中的其他抗体进行交叉，得到更新后的抗体种群；

步骤七、对更新后的抗体种群中的抗体，根据周期变异率P_m进行抗体变异，返回步骤三，且在步骤三中只计算抗体变异后的抗体种群中的每个抗体和相应抗原的亲和度。